大資料概述

1.試述大資料對思維方式的重要影響。

大資料無處不在，包括金融，汽車，零售，餐飲，電信，能源，政務，醫療，體育，娛樂等在內的社會各行各業都已經融入大資料的印記。從資料到生成的消耗，時間視窗非常小，可用於生成決策的時間非常少。大資料不僅僅是乙個資料，它已經成為乙個完整的主題，涉及各種工具，技術和框架。大資料技術在提供更準確的分析方面很重要，這可能導致更具體的決策，從而提高業務效率，降低成本，降低業務風險。

現有的資料中心技術很難滿足大資料的需求，需要考慮對整個it架構進行革命性的重構。而儲存能力的增長遠遠趕不上資料的增長，因此設計最合理的分層儲存架構已成為it系統的關鍵。資料的移動已成為it系統最大的開銷，目前傳送大資料最高效也是最實用的方式是通過飛機或地面交通工具運送磁碟而不是網路通訊。在大資料時代，it系統需要從資料圍著處理器轉改變為處理能力圍著資料轉，將計算推送給資料，而不是將資料推送給計算。

大資料基於對海量資料的分析產生價值，那麼如何獲得海量資料來讓大資料真正落地呢？這其中最不可或缺的乙個環節就是資料開放。現在推進資料開放更為重要的是通過資料的共享來產生更多的價值。資料開放能夠提高社會執行效率，積極整合各方公開的資料，建立基於大資料的城市規劃來緩解交通和社會治安問題。資料開放能夠激發巨大的商業價值，資料開放是面向社會大眾的開放，任何人只要有能力都可以用它來創造新的商機。

2.詳細闡述大資料、雲計算、物聯網之間的區別與聯絡。

大資料椒一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力範圍胡資料集合，具有海量胡資料規模、快速的資料流轉，多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。如果將大資料比作乙個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對資料的加工能力，通過加工實現資料的增值。

雲計算是一種安使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池，這些資源能夠快速提高，只需要投入很少的管理工作，或與服務商進行很少的互動。

物聯網在之前被定義為通過射頻識別、紅外線感應器、全球定位系統、雷射掃瞄器、氣體感應器等資訊感測裝置按約定的協議把任何物品與網際網路連線起來進行資訊交換，以實現只能回識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。目前物聯網的伺服器部署在雲端，通過雲計算提**用層的各項服務，並提供基礎設施即服務、平台即服務、軟體即服務。

大資料必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量資料進行分布式資料探勘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲計算、虛擬化技術，實時的大型資料集分析需要框架來向數百上千的電腦分配工作，大資料需要特殊的技術有效地處理大量資料。

3.簡述你對大資料應用與發展的看法，以及你在這次大資料浪潮中想扮演什麼角色。

從現實情況看，大資料現在有個很大的矛盾：資料產生了很多，應用得很少。即資料的**式增長和還處在朦朧狀態的、甚至還沒有上路的應用之間的矛盾。所以，我們需要思考怎麼將資料的互補性和整合效應利用起來。

大資料應用須做頂層制度設計，汽車行業產業鏈較長，既涉及產品、製造，又涉及服務和使用，所以汽車領域的大資料應用，鏈條也較長，應用範圍很廣。由此，我們是不是可以把汽車製造和使用以及服務看成乙個體系，通過大資料或資訊化的技術和手段，比如平台，來實現從「製造+服務」的效率最優？汽車行業目前提出三個智慧型，一是汽車產品的智慧型化，多指智慧型網聯汽車；二是汽車製造的智慧型化；三是智慧型服務或是智慧型出行，類似基於滴滴、uber這樣的平台。三者借助的支撐性技術具有共性：都是基於資料的採集、傳輸、儲存、處理，在汽車生產、使用的各個環節，提公升效率。大資料應用一方面要挖掘最為廣泛的應用場景，挖掘基於應用場景的商業價值，另一方面要深入到行業、深入到產業，讓大資料更加「接地氣」。

我在這次大資料浪潮中想扮演管理的角色，大資料的價值不再單純**於它的基本用途，而更多源於它的二次利用。更重要的是，大資料時代，很多資料在收集的時候並無意用作其他用途，而最終卻產生了很多創新性的用途。對於一些危險性較大的專案，管理者必須設立規章，規定資料使用者如何評估風險、如何規避或者減輕潛在傷害。對大資料使用進行正規評測及正確引導，可以為資料使用者帶來切實得好處：他們無須再取得個人的明確同意，就可以對個人資料進行二次利用。

大資料概述

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